面试题：缓存设计：复杂微服务架构下分布式缓存的设计与优化

Question

假设你正在设计一个面向大规模复杂业务的微服务架构，需要引入分布式缓存。请从缓存的架构选型、数据分区、缓存穿透、缓存雪崩以及高可用等多个方面阐述你的设计思路，并说明如何进行优化以应对高并发、大数据量的场景。

Answer 1

缓存架构选型

1. 集中式缓存：如 Redis Cluster，适合简单易管理场景，有较好性能和扩展性。它通过分片机制将数据分布在多个节点，支持动态扩展节点。
2. 分布式缓存：如 Memcached，以其高性能和简单协议适用于高并发读写。但它不支持持久化，数据存储基于内存，重启会丢失数据。在大规模复杂业务中，可考虑将两者结合，热数据放 Redis，冷数据放 Memcached。

数据分区

1. 哈希分区：通过哈希函数将数据映射到不同节点，优点是分布均匀，缺点是节点增减时数据迁移量大。可采用一致性哈希算法优化，使节点变动时只有少量数据迁移。
2. 按业务分区：根据业务模块或数据类型分区，便于管理和维护，如用户相关数据放一个分区，订单相关放另一分区。

缓存穿透

1. 布隆过滤器：在查询缓存前，用布隆过滤器判断数据是否存在，不存在则直接返回，避免查询后端数据库。布隆过滤器存在一定误判率，但可通过调整参数降低。
2. 缓存空值：查询数据库不存在的数据，也在缓存中设置空值，并设置较短过期时间，防止缓存穿透。

缓存雪崩

1. 设置随机过期时间：避免大量缓存同时过期，将缓存过期时间设置为一个随机范围，分散过期时间。
2. 使用二级缓存：主缓存失效时，从二级缓存获取数据，减轻数据库压力。二级缓存可采用不同过期策略。

高可用

1. 主从复制：Redis 支持主从复制，主节点数据更新同步到从节点，从节点提供读服务，提高系统读性能和可用性。当主节点故障，可手动或自动将从节点提升为主节点。
2. 哨兵模式：自动监控主从节点状态，主节点故障时自动进行故障转移，选举新主节点，保障系统高可用。
3. 集群模式：如 Redis Cluster，数据分布在多个节点，每个节点既是数据存储节点也是路由节点，提高系统扩展性和可用性。

优化应对高并发、大数据量场景

1. 读写分离：利用主从架构，主节点写，从节点读，分散读压力。
2. 批量操作：批量读取和写入缓存数据，减少网络开销。
3. 异步更新：缓存更新操作异步化，减少对业务线程阻塞，提高系统并发处理能力。
4. 数据压缩：对大数据量进行压缩存储，减少缓存空间占用，提高数据传输效率。